La promesa de la Inteligencia Artificial en el sector de las utilities es extraordinaria: experiencias del cliente mejoradas, operaciones de campo optimizadas y facturación inteligente a escala. Sin embargo, una paradoja define el momento actual. La adopción de IA es casi universal, pero el ROI significativo sigue siendo la excepción. Las causas raíz de esta brecha no son tecnológicas, son más de arquitectura y residen en dos barreras estructurales: datos fragmentados e IA desplegada como una capa externa sobre flujos de trabajo legado. Comprender y abordar estas dos barreras es el requisito previo para cualquier utility que aspire a una transformación sostenible impulsada por IA.
Pocas tecnologías han generado más atención que la Inteligencia Artificial en las operaciones empresariales. El argumento macroeconómico a favor de la IA es incomparable:
Sin embargo, cuando el foco se desplaza de la promesa macroeconómica a la realidad empresarial, emerge un panorama radicalmente distinto.
Según investigaciones del MIT, el 95% de los proyectos de IA empresarial no generan ningún ROI medible, frente a una inversión estimada de $40 mil millones en iniciativas de IA solo en 2024. Menos del 1% de los ejecutivos reportan haber obtenido un ROI significativo de sus inversiones en IA, según Forbes 2025. Más del 80% de las empresas no reportan ningún impacto medible en sus resultados, a pesar de una adopción casi universal. Solo el 5% de los pilotos de IA integrados llegan a superar el umbral de un millón de dólares de ROI.
Para utilities, estos números merecen más que una mirada pasajera. Plantean una pregunta estratégica crítica: si la IA es tan poderosa, ¿por qué tan pocas organizaciones están capturando su valor? La respuesta resulta evidente, tiene poco que ver con los modelos en sí mismos y tiene todo que ver con dos condiciones estructurales que determinan si la IA puede funcionar realmente dentro de la realidad operativa de una utility.
La primera barrera: es de carácter estratégico
Pregúntale a cualquier CTO de una utility dónde falla la IA en la práctica, y la respuesta suele apuntar a los datos. No a la falta de datos; las utilities se encuentran entre las organizaciones con mayor riqueza de datos de cualquier sector, consolidando información de medidores inteligentes, facturación, interacciones, operaciones de campo e infraestructura de red. El problema radica en que estos datos viven en silos.
Una utility típica puede operar un sistema de facturación y atención al cliente (CIS) legado, que almacena el historial de facturación y las estructuras tarifarias, un CRM independiente para las interacciones con clientes, un sistema autónomo de gestión de datos de medición (MDM) que rastrea los intervalos de consumo, y una plataforma de gestión móvil de fuerza de trabajo (MWM) para la gestión del trabajo en campo, cada uno con su propio modelo de datos, cadencia de actualización y lógica de integración. Sobre el papel, estos sistemas parecen estar “conectados.” En la práctica, crean una realidad operativa fragmentada.
Cuando se introduce la IA en este entorno, hereda su fragmentación. Un modelo que no puede acceder al registro completo del cliente y de la operación no puede razonar sobre él con profundidad. El resultado es una IA que genera insights sobre los que nadie actúa, porque la brecha entre el hallazgo y el flujo de trabajo es demasiado amplia para cerrarse automáticamente. Ante el costo y el esfuerzo de superar esta desconexión, la mayoría de las utilities recurren a procesos manuales. El camino a seguir requiere algo más estructural que mejores integraciones: exige una base de datos unificada. Cuando los datos de clientes, medición, facturación y campo operan desde un único modelo de datos, la IA accede al contexto completo necesario para razonar, priorizar y actuar.
La segunda barrera: la IA al margen no es IA en el negocio
Incluso cuando se abordan la calidad y la conectividad de los datos, persiste una segunda barrera. No concierne a qué datos puede acceder la IA, sino a dónde vive realmente la IA en relación con los flujos de trabajo que se supone que debe mejorar.
El patrón dominante en el despliegue de IA empresarial hoy es lo que podría denominarse “IA al margen”. Una interfaz de chatbot superpuesta sobre los sistemas existentes, un motor de recomendaciones accesible a través de un portal separado y un asistente generativo disponible en otra pestaña del navegador. En este modelo, la IA genera resultados y un humano debe traducirlos manualmente en acciones en los sistemas donde el trabajo ocurre realmente. Copiar, cambiar de contexto, interpretar, reingresar. La carga cognitiva y operativa es significativa y se multiplica con cada interacción. No hay memoria entre sesiones, ni acceso a reglas de negocio, ni capacidad para iniciar transacciones. La IA se convierte en una herramienta de búsqueda avanzada en lugar de un asistente operativo.
Cuando la IA es nativa a la aplicación, con acceso a los datos de los clientes, la lógica de facturación, los flujos de órdenes de servicio y las reglas de negocio regulatorias, no solo sugiere, sino que planifica, razona y ejecuta, con la supervisión humana integrada en el proceso. Un agente de IA embebido que gestiona una consulta de un cliente sobre una factura puede simultáneamente verificar los datos de consumo contra los registros de medición, validar la estructura tarifaria aplicable, evaluar el historial de pagos e iniciar un flujo de resolución, sin que el representante de atención al cliente tenga que alternar entre tres sistemas para reconstruir el panorama manualmente.
Esta es la distinción entre la IA como consultor externo y la IA como capacidad operativa. La primera añade información. La segunda transforma el rendimiento.
De la conciencia a la acción: la preparación estructural como nuevo diferenciador competitivo
Estas dos barreras comparten una realidad; ninguna puede resolverse por separado. Superponer una herramienta de IA sobre un stack legado no soluciona la fragmentación. Asimismo, un motor de IA que opera como un complemento externo no podrá alcanzar el rendimiento de uno que esté arquitectónicamente embebido en el flujo de trabajo. El 95% de las inversiones que no logran generar ROI no fracasan porque los modelos sean inadecuados, fracasan porque la arquitectura operativa subyacente simplemente no está lista para sostenerlos.
Esto tiene una implicación importante para la forma en que las utilities deben abordar su estrategia de IA. Las preguntas relevantes no son “¿qué proveedor de IA?” ni “¿qué caso de uso primero?” Las preguntas son: ¿Nuestros sistemas le dan acceso a la IA a datos unificados y en tiempo real? y ¿Está la IA embebida en los flujos de trabajo donde se toman las decisiones y se ejecutan las acciones, o vive fuera de ellos?
Aquí es donde Open se posiciona como el socio estratégico ideal. A través de Smartflex, su plataforma unificada de operaciones con el cliente, diseñada específicamente para las utilities, las organizaciones adquieren la capacidad de integrar el ciclo comercial y operativo de extremo a extremo. Al unificar la gestión de clientes, medición, facturación, cobros y el CX en una sola plataforma con un modelo de datos compartido, Smartflex elimina la fragmentación desde su raíz, es decir, que no construye mejores puentes entre silos, sino que los elimina por completo.
Esta unificación es el cimiento de una IA auténticamente embebida. A través de Alexandria, su motor de IA nativo, Smartflex lleva la inteligencia artificial al núcleo de las operaciones de las utilities sin generar nuevos silos tecnológicos. Alexandria no se sobrepone; vive dentro de los procesos de negocio. Esto le permite analizar información y ejecutar tareas críticas dentro de la misma plataforma, desde la actualización de registros hasta la gestión de solicitudes y el soporte de atención al cliente, en tiempo real. Este es el verdadero salto hacia una IA operativa, no un asistente externo que sugiere, sino un motor interno que actúa, respaldado por datos precisos, reglas de negocio claras y un contexto absoluto.
La pregunta para los líderes de las utilities en 2026 no es si invertir en IA, esa decisión ya ha sido tomada en todo el sector. La pregunta es si la plataforma sobre la que descansa esa inversión está diseñada para hacer realidad su potencial, o si, por la inercia de los sistemas legados, está destinada a limitarlo.
Fuentes:
McKinsey & Company, “The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier”
MIT NANDA, “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”.
Highpeak’s State of AI 2026.
Goldman Sachs’ 2026 Small Business Survey
Harvard Business School, MIT Sloan, Wharton, and Boston Consulting Group
Federal Reserve Bank of St. Louis, “The Rapid Adoption of Generative AI” and “The Impact of Generative AI on Work Productivity”
